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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Robotique, Perception, Interaction

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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session: Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? Présentation par Philippe Chevrel

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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Robotique, Perception, Interaction

  1. 1. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 1 Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr
  2. 2. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 2 Philippe CHEVREL; philippe.chevrel@imt-atlantique .fr - Résumé (5-10 lignes) de votre présentation La présentation aborde en préambule la question du positionnement relatif entre les notions d’intelligence artificielle, de cybernétique et d’automatique. Elle en propose une vision tronquée et intuitive : celle de l’automaticien. Sa seule ambition est d’introduire les applications industrielles présentées par la suite, qui ont vocation à illustrer. Celles-ci relèvent d’études partenariales menées au sein de l’équipe Commande de l’IMT-Atlantique et du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes. La sélection retenue focalise principalement sur la problématique des véhicules innovants, dont l’autonomisation. Un volet lié à l’énergie pourra également être abordé.
  3. 3. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 3 L’Intelligence Artificielle : - ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux ? - programmée « à la main » versus apprentissage machine (supervisé ou non, par renforcement) - règle de base en AI: « Bigger is better » ; il s’agit ici de « big data »; ceci n’a de sens que si la machine est capable d’apprentissage non supervisé; ce qui est loin d’être avéré.
  4. 4. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 4 Intelligence artificielle forte : Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, mais d’éprouver une réelle conscience de soi, une compréhension de ses propres raisonnements. Intelligence artificielle faible : La notion d’intelligence artificielle faible constitue une approche pragmatique d’ingénieur : chercher à construire des systèmes de plus en plus autonomes, des algorithmes capables de résoudre des problèmes d’une certaine classe, etc... Mais, cette fois, la machine simule l'intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente. ( Il s'agit donc d'un programme préalable effectué par l'homme , ex : Jeu d'échec en ligne )
  5. 5. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 5 L’Intelligence Artificielle pour un automaticien : - Norbert Wiener est le «père spirituel» de l'intelligence artificielle, et - mieux vaudrait parler de cybernétique : science de la communication et du contrôle chez l'animal et dans la machine [Wiener 1948] - La théorie de l’information joue un rôle clé dans ce contexte : [Shannon 1948] - Traitement purement numérique des « big data » ? - Apprentissage supervisé ou par renforcement : cf. identification de systèmes dynamiques - Danger d’une IA opaque : importance des modèles pour la simulation et l’analyse - Intelligent control ?
  6. 6. Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles" 7 https://fr.wikipedia.org/wiki/Automatique L’Automatique : science qui traite de  la modélisation, l’identification,  l’analyse, et la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges
  7. 7. L’équipe en quelques mots Contrôle de systèmes d’énergie électrique Véhicules Innovants 8 Equipe Commande Philippe Chevrel : philippe.chevrel@ls2n.fr
  8. 8. À L’INTERFACE AVEC LA PHYSIQUE ET L’INFORMATIQUE TEMPS REEL, L’AUTOMATIQUE • science de l’action (rétroaction) • science des systèmes (dynamiques) • mathématique appliquée (algèbre, analyse, géométrie, optimisation, …) • physique appliquée (modélisation juste nécessaire) • informatique (systèmes embarqués temps réels) 9 Système Physique Capteurs actionneurs Instrumentation CAN CNA Réseau Calculateur n°1 Calculateur n°j … STICSTICSciencesPhysiques Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
  9. 9. OBJET D’ÉTUDE : SYSTÈMES DYNAMIQUES Modèles décrits par des Equations Différentielles (DE) ou des Equations Récurrentes ODE, DDE, PDE, etc. : • ODE : • DDE : • PDE : cf. eq. des ondes, de la chaleur, etc. La théorie de la discrétisation ou de l’échantillonnage mène à l’utilisation de modèles à temps discret régis par des Equations Récurrentes : 11 (1) https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_syst%C3%A8mes_dynamiques 𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑢 𝑡 , 𝑥 0 = 𝑥0 𝑦 𝑡 = 𝑔 𝑥 𝑡 𝑥 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 , 𝑥 𝑡, 𝑢 𝑡 , 𝑥 𝑡 = 𝑥 𝜏 : 𝜏 ≤ 𝑡
  10. 10. Thématiques : Travaux sur l’analyse structurelle, la commande, l’observation et le diagnostic des systèmes dynamiques Composition début 2018: 42 personnes (resp. Ph. Chevrel& F. Plestan) • 14 permanents • 19 doctorants • 8 post-doc/IR, 1 gestionnaire Principales collaborations industrielles (dont 2 chaires) • Renault, STX, AIRBUS • RTE, AREVA, Sherpa Engineering, CEA-Tech, etc. Principales collaborations académiques (internationales) • USA, Mexique , Argentine, Chine, Italie, Bulgarie, République Tchèque Projets collaborratifs : ANR, ADEME, RFI Atlanstic 2020, … 12 Équipe « Commande »
  11. 11. Equipe Commande (pôle CCS) 13 Équipe « Commande » L’équipe « Commande » s’occupe de : • développer des modèles d’action, i.e. de complexité juste suffisante pour répondre à une question pratique; • introduire et modéliser les signaux d’entrée et de sortie de ces modèles dynamiques; • étudier les propriétés mathématiques des modèles considérés, e.g. stabilisabilité, commandabilité, observabilité, … • élaborer les fonctions de commande (régulation, poursuite) ou d’estimation, qui, une fois traduite en code informatique, permettront la conduite (commande, diagnostic) du système dynamique considéré Philippe.chevrel@imt-atlantique.fr
  12. 12. 14 Axes de recherche • Systèmes dynamiques (linéaires, non linéaires, de grande dimension, à retards, incertains, implicites, chaotiques, à entrées impulsionnelles). • Commande et observation (optimisation, commande robuste, structurée, commande par modes glissants, commande homogène, commande par réseau, observateurs non linéaires). Apprentissage versus identification et adaptation ? • Applications: actionneurs, systèmes de transports, énergie, l’humain. Équipe « Commande » Equipe Commande (pôle CCS)
  13. 13. Equipe Commande 15
  14. 14. Equipe Commande : ENERGIE 2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/ 17 ENERGIE : Gestion, Production, Transport, Distribution
  15. 15. ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie • Système éolien flottant [1 thèse en cours, avec société SEREO] •Système de récupération de l’énergie de la houle [Projet ANR Qualiphe (2012-2015)] •Contrôle cœur centrale nucléaire [Projet AREVA 2014-2017] 182018
  16. 16. ProjetsContrôle de systèmes de production d’énergie 192018 Contrôle cœur centrale nucléaire [Projet AREVA 2014-2017]
  17. 17. Core Control (modèle ODE) Modèles physiques sous-jacents 𝑥 = 𝑓(𝑥, 𝑑, 𝑢 L’état 𝑥 est défini par : 𝑥 = 𝑇𝑐 𝑇𝑓 𝐴𝑂 𝜌 𝑑𝑜𝑝 𝑛 𝑐 𝑇𝑐 𝐺𝑉 𝑇𝑓 𝐺𝑉 𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝐶 𝑏 Le vecteur d’entrées 𝑢 est : 𝑢 = 𝑣𝑃𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑣𝐻 𝑏𝑎𝑛𝑘 𝑢 𝑄 𝑇 Le vecteur des perturbations 𝑑 est : 𝑑 = 𝑃𝑡𝑢𝑟𝑏 Commande robuste et optimisation multiobjectif
  18. 18. 21 Gestion d’énergie • Gestion de l’énergie - Approche modulaire de l'optimisation en temps réel des flux de puissance multi-sources & multi-utilisateurs par anticipation des besoins [Projet avec SHERPA Engineering (2011-2014)] • Chaire Enseignement/Recherche ECN / RTE (2014-2020) Automatique et Réseaux Electriques [6 thèses, 2 ans post-doc, 4 ans IR] •Pilotage distribué de systèmes multi-énergies en réseau [Thèse CEA-Tech (2018-2020)] 2018
  19. 19. 22 Efficacité énergétique •Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles » • Contrôle robuste des moteurs électriques de traction • Contrôle et gestion des systèmes de charge embarqués • Optimisation du potentiel énergétique de systèmes de motorisation hybrides • Paquebots à propulsion hybride (diesel-électrique/voile) • Commande des voiles • Gestion de l’hybridation du système d’énergie [STX – ADEME, 2016-2017, 1 post-doc] • Régulation des réseaux électriques embarqués dans les navires [1 thèse 2004-2007]
  20. 20. • Aéronautique : atterrissage par vision • Naval : paquebot du futur • Véhicules terrestres • Routiers • Hors route (e.g. agricole) 25 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS Cf. thème véhicule et mobilité (resp. Fabien Claveau)
  21. 21. • Aéronautique : atterrissage par vision • Naval : paquebot du futur • Véhicules terrestres • Routiers • Hors route (e.g. agricole) 26 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS
  22. 22. Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 2018 https://www.ls2n.fr/thematiquesequipe/commande/ 27 Projet ADEME SILENSAS avec STX CIFRE Airbus : observateurs robustes pour l’atterrissage basé vision
  23. 23. Vers des Véhicules Routiers : + confortable et économes (propulsion, antibruit actif) + sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS) - Encombrants (véhicules étroits & inclinables, remorque active) + Autonomes 29 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 10/04/2017
  24. 24. Vers des Véhicules Routiers : + confortable et économes (propulsion, antibruit actif) 30 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 10/04/2017 Chaire Renault « performance de la propulsion électrique des véhicules automobiles » CIFRE Renault : Contrôle actif acoustique dans un habitacle automobile (cf. LS2N Box, salle 125)
  25. 25. Vers des Véhicules Routiers : silencieux Anti-bruit actif 31 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 CIFRE Renault
  26. 26. Vers des Véhicules Routiers : + sûrs (détection sous-gonflage pneu, distraction, ADAS) 33 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 CIFRE Renault « Estimation de la distraction fondee sur un modele dynamique de conducteur » CIFRE Renault TPMS (Tire Pressure Monitoring System)
  27. 27. Vers des Véhicules Routiers : + sûrs (vers de nouvelles assistances) & - Encombrants 34 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 20/09/2018 ANR VIROLO ++ : modélisation de l’humain en interaction avec la machine
  28. 28. Vers des Véhicules Routiers : - Encombrants (véhicule étroits & inclinables, remorque active) 35 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 04/2017 cf. Poster et plateforme Contrats LUMENEO : véhicules étroits et inclinables cf. aussi moto ANR VIROLO++ Plateforme remorque autopilotée: 2 brevets
  29. 29. Vers des Véhicules Routiers : + Autonomes Niveau 3,4 ? Vitesse ? Trajets ? ADAS : LCA, LKA 36 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 09/2018 Contrôle haptique partagé 2 Projets ANR : PARTAGE; AUTOConduct; RFI Atlanstic Coopé- ration Homme- Machine Cf. PACCE Thèses CIFRE Renault Vidéos i) CTA ii) simu conduite LS2N /manip CBI
  30. 30. Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 09/2018 Centre technique Aubevoie : ADAS : LCA, LKA
  31. 31. 39 Equipe Commande : VEHICULES INNOVANTS 2 Projets ANR : PARTAGE; AUTOConduct; RFI Atlanstic
  32. 32. APARTE : Implémentation des lois de commande Systèmes embarqués 1Ky 2Ky 1Ku 2Ku 1Gu 1Gy 2Gu 2Gy CNA calculateurs CAN Implémentation multicalculateurs et modèle réseau CPU CPU 1 R 2 R ( )1 K s ( )2 K s
  33. 33. 42 MERCI DE VOTRE ATTENTION Des questions ? 4 avril 2019 Colloque IMT : "l'IA au coeur des mutations industrielles"

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